所用教材↑，配套PPT和厦门大学林子雨配套MOOC内容和书里的内容差不多。
【意味着课上不好好听，课下你还能看教科书补(╹ڡ╹ )】建议先实验再听课或看书。
若对你有帮助的话，记得点赞、关注我哦！实验中遇到不少困难，故本文较长，请耐心阅览！
实验标题：①安装Hadoop；②HDFS编程(安装)；③HDFS编程；④Mapreduce编程
大数据类开放在线实践课程（能模拟实验，推荐）：https://www.educoder.net/paths/158
◉ 实验中用到的Linux命令：
cd /home/hadoop #把/home/hadoop设置为当前目录
cd .. #返回上一级目录
cd ~ #进入到当前Linux系统登录用户的主目录（或主文件夹）。在 Linux 系统中，~代表的是用户的主文件夹，
#即“/home/用户名”这个目录，如果当前登录用户名为 hadoop，则~就代表“/home/hadoop/”这个目录
ls #查看当前目录中的文件
ls -l #查看文件和目录的权限信息
mkdir input #在当前目录下创建input子目录
mkdir -p src/main/scala #在当前目录下，创建多级子目录src/main/scala
cat /proc/version #查看Linux系统内核版本信息
cat /home/hadoop/word.txt #把/home/hadoop/word.txt这个文件全部内容显示到屏幕上
cat file1 file2 > file3 #把当前目录下的file1和file2两个文件进行合并生成文件file3
head -5 word.txt #把当前目录下的word.txt文件中的前5行内容显示到屏幕上
cp /home/hadoop/word.txt /usr/local/ #把/home/hadoop/word.txt文件复制到“/usr/local”目录下
rm ./word.txt #删除当前目录下的word.txt文件
rm –r ./test #删除当前目录下的test目录及其下面的所有文件
rm –r test* #删除当面目录下所有以test开头的目录和文件
tar -zxf ~/下载/spark-2.1.0.tgz -C /usr/local/ #把spark-2.1.0.tgz这个压缩文件解压到/usr/local目录下
mv spark-2.1.0 spark #把spark-2.1.0目录重新命名为spark
chown -R hadoop:hadoop ./spark # hadoop是当前登录Linux系统的用户名，把当前目录下的spark子目录的所有权限，
#赋予给用户hadoop
ifconfig #查看本机IP地址信息
exit #退出并关闭Linux终端◉ Vim编辑器命令：
sudo apt-get install vim
vim word.txt
按Esc退出编辑 i编辑
:x 或 :wq 回车，保存后退出
:q 回车，不保存并退出
:q! 回车，不保存并强制退出◉ 每次重新启动虚拟机，或者在不同的地方（实验室或者宿舍）启动虚拟机，IP地址都可能会发生变化，所以每次登录Ubuntu系统以后，都需要重新查询IP地址 = “inet地址”。
◉ virtual box怎么全屏显示？
启动Linux系统后，在虚拟机窗口的“设备”处选择“安装增强功能”，点击“运行”后会弹出授权窗体，安装后即可全屏。
一阵子不用虚拟机就忘怎么操作。
◉ 关于Linux下JDK：
$ which java 查看JDK的安装路径/usr/java/jdk/jdk1.8.0_172/
$ rm -rf /usr/java/jdk/jdk1.8.0_172/ 卸载JDK，并如下图所示，在~/.bashrc文件中把相关JAVA_HOME的配置信息删除。
$ java -version 或 $ java 或 $ javac 检查JDK版本，即检查是否存在JDK
始终无法自如更换JDK版本，网上多半说的是这种方法：https://blog.csdn.net/apple_4872330/article/details/104615894?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs-3
我觉得我的方法更简单 ↓
实验一 安装Hadoop（黑字基本都是废话，往下拉有推荐链接和我踩过的坑）
一、实验目的
1. 掌握Linux虚拟机安装方法或者双操作系统安装方法。Hadoop在Linux操作系统上运行可以发挥最佳性能，鉴于目前很多读者可能正在使用Windows操作系统，因此，为了完成本书的后续实验，这里有必要通过本实验让读者掌握在Windows操作系统上搭建Linux虚拟机的方法，以及安装双操作系统的方法（同时安装Windows和Linux系统，电脑开机时，可以选择登录哪个系统）。
2. 掌握Hadoop的伪分布式安装方法。很多读者并不具备集群环境，需要在一台机器上模拟一个小的集群，因此，需要通过本实验让读者掌握在单机上进行Hadoop的伪分布式安装方法。
（实验一就是让伪分布式安装Hadoop，我见有些同学用Win10的Linux子系统（不装虚拟机和双系统的方法）来做此实验，也不失为一种很好的选择，推荐这篇博文：手把手教你启用Win10的Linux子系统（超详细）https://blog.csdn.net/zhangdongren/article/details/82663977）
二、实验平台
操作系统：Windows系统或者Ubuntu（或CentOS7）。
虚拟机软件：推荐使用的开源虚拟机软件为VirtualBox 。VirtualBox是一款功能强大的免费虚拟机软件，它不仅具有丰富的特色，而且性能也很优异，简单易用，可虚拟的系统包括Windows、Mac OS X、Linux、OpenBSD、Solaris、IBM OS2甚至Android 4.0系统等操作系统。读者可以在Windows系统上安装VirtualBox软件，然后在VirtualBox上安装并且运行Linux操作系统。本次实验默认的Linux发行版为Ubuntu14.04。
读者需要构建起Linux系统环境，并在Linux系统上安装Hadoop。
构建Linux系统环境，有两种方式：（1）在Windows系统上安装Linux虚拟机；（2）安装双操作系统，即在电脑上同时安装Windows和Linux系统，电脑开机时，可以选择登录哪个系统。
建议电脑比较新或者配置内存4G以上的电脑可以选择虚拟机安装，电脑较旧或配置内存小于等于4G的电脑强烈建议选择双系统安装，否则，在配置较低的计算机上运行LInux虚拟机，系统运行速度会非常慢。鉴于目前读者的计算机硬件配置一般不高，建议采用双系统安装。
建议读者在完成下列实验之前，仔细阅读网络教程：林子雨老师的blog是我目前看到最简洁明了的，务必看！
2015年出的教程：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/285/
针对3.1.3新版出的教程：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2441-2/
注意：Hadoop版本不同，操作方式会有些许不同！
3.1 下载相关软件
如果读者正在使用Linux操作系统，可以跳过本步，不需要下载相关软件。如果读者正在使用Windows操作系统，并且选择虚拟机方式安装Linux系统，请下载VirtualBox虚拟机软件和Ubuntu14.04镜像文件。同时到Apache Hadoop官网下载Hadoop2.7.1版本安装文件。
3.2 安装Linux系统
读者可以选择下面两种方式中的一种方式来安装Linux系统。
3.2.1 虚拟机方式
如果读者正在使用Linux操作系统，则不需要了解Windows系统上的Linux虚拟机安装方法。如果读者正在使用Windows操作系统，则需要在Windows系统上安装Linux虚拟机。首先，在Windows系统上安装虚拟机软件VirtualBox；然后，在虚拟机软件VirtualBox上安装Ubuntu14.04操作系统。
3.2.2 双系统方式
在电脑上同时安装Windows和Linux系统，电脑开机时，可以选择登录哪个系统。可以参考“百度经验”中的安装指南。
第一步：制作安装U盘
根据下面指南，在一个U盘上制作启动安装盘，然后，电脑启动后，就可以从U盘启动安装Ubuntu系统。
http://jingyan.baidu.com/article/59703552e0a6e18fc007409f.html
第二步：双系统安装
请根据下面指南完成双系统安装：
http://jingyan.baidu.com/article/dca1fa6fa3b905f1a44052bd.html
在Linux环境下完成伪分布式环境的搭建，并运行Hadoop自带的WordCount实例检测是否运行正常。
我的配置：Ubuntu18.04.3LST + Hadoop3.1.3 + JDK-Linux-14.0.1
我踩过的坑：namenode格式化后，既没有Data文件夹，也无法启动DataNode进程
明明按照林子雨老师的步骤一步步做的o(≧口≦)o 很多同学都没有遇到我这类问题，是人品的关系吗。。。
但我的输出结果如下 ↓
用林子雨老师的方法无效
百度失败
尝试Hadoop2.7.7（有些同学就没问题）不仅没有DataNode和SecondaryNameNode还报错 _(:з)∠)_
终于迎来了问题的突破口！
我看了这篇文章，文末解决了我的问题：https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/7647686.html#_label0
问题解决后的运行结果 ↓
验证Hadoop是否启动成功？
以前的版本访问MapReduce的页面：http://localhost:50030 HDFS的页面：http://localhost:50070
3.x的版本访问Hadoop Administration：http://localhost:9870
实验二 HDFS编程
一、实验目的
熟悉HDFS操作常用的Java API。
二、实验平台
操作系统：Linux
Hadoop版本：2.6.0或以上版本
JDK版本：1.6或以上版本
Java IDE：Eclipse
三、实验内容和要求
在完成以下实验之前，请认真阅读“大数据课程学生服务站”的学习指南栏目中的相关内容，具体请参见《大数据技术原理与应用 第三章 Hadoop分布式文件系统 学习指南》，
2015年出的教程： http://dblab.xmu.edu.cn/blog/290-2/
2020年出的教程：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2460-2/
- 编写一个Java程序，打开一个HDFS中的文件，并读取其中的数据，输出到标准输出；
- 编写一个Java程序，新建一个HDFS文件，并向其中写入你的名字；
- 编写一个Java程序，判断HDFS上是否存在某个文件？
要求：在实验报告中，给出实验过程的一些必要截图，并附上源代码。
装Ubuntu时警告10G磁盘空间快见底了，我还没装什么软件呐。。。
我参考了这些文章：
VirtualBox 扩展虚拟硬盘容量 https://blog.csdn.net/ganshuyu/article/details/17954733
注*：我$partprobe会报Warning，在别的博文里看到：使用partprobe重载分区只能是对不同的硬盘才能及时生效。对于同一块硬盘，修改过分区信息后，必须重启系统才能使修改过的分区信息生效。
控制器SATA和IDE是什么? https://zhidao.baidu.com/question/49756416.html
VBOX UBUNTU虚拟机扩容方案 虚拟分配空间转换为实际分配空间 将新开辟的/dev/sda2挂载到用户下面https://www.freesion.com/article/959318019/
VMware+Ubuntu18.04 磁盘扩容 用GParted工具将/dev/sda1与/dev/sda2合并https://blog.csdn.net/lhl_blog/article/details/86636217
我用了最后一篇的方法，主要是简单，还有我不知道挂载到用户下面的/dev/sda2怎么用（怎么改软件默认下载路径）。
挂载是指给磁盘分区（包括被虚拟出来的磁盘分区）分配一个盘符。在第三方软件，如磁盘分区管理软件、虚拟磁盘软件中，也附带有挂载功能。在linux操作系统中，挂载是指将一个设备（通常是存储设备）挂接到一个已存在的目录上。我们要访问存储设备中的文件，必须将文件所在专的分区挂载到一个已存在的目录上，然后通过访问这个目属录来访问存储设备。
新版Ubuntu自带“磁盘”工具，和另外下载的GParted功能一样，所以也可以不下载GParted。
我又踩坑了：没注意看上半部分教程，搞了半天没理解/user/hadoop目录哪来的？5个文件怎么被执行？所以一定要认真看林子雨老师的教程 ↓
林子雨老师给的示例：在目录“hdfs://localhost:9000/user/hadoop”下先上传5个文件file1.txt、file2.txt、file3.txt、file4.abc和file5.abc，要求从该目录中过滤出所有后缀名不为“.abc”的文件，对过滤之后的文件进行读取，并将这些文件的内容合并到文件“hdfs://localhost:9000/user/hadoop/merge.txt”中。
示例结果：
实验结果：
把 f.txt 先上传到HDFS的“/user/”目录下
①只读取了一行，想全部读取可以写个for循环。
②把全部内容改写成“Hello world”。
③检查文件是否存在。
实验三 HBase编程
一、实验目的
1. 理解HBase在Hadoop体系结构中的角色；
2. 熟练使用HBase操作常用的Shell命令；
3. 熟悉HBase操作常用的Java API。
二、实验平台
操作系统：Linux
Hadoop版本：2.6.0或以上版本
HBase版本：1.1.2或以上版本
JDK版本：1.6或以上版本
Java IDE：Eclipse
三、实验内容和要求
我的配置：Ubuntu18.04.3LST + Hadoop3.1.3 + JDK-Linux-14.0.1 + HBase-2.2.5
2020年出的教程：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2442-2/
1. 根据上面给出的表格，用Hbase Shell模式设计student学生表格。
a）设计完后，用scan指令浏览表的相关信息，给出截图。
b）查询zhangsan 的Computer成绩。给出截图。
c）修改lisi的Math成绩，改为95。给出截图。
2. 根据上面已经设计出的student，用Hbase API编程。
a）添加数据：English:45 Math:89 Computer:100
b）获取scofield的English成绩信息
命令'vim'可在'usr/bin/vi/处找到 由于/usr/bin不在PATH环境变量中,故无法找到该命令。
命令'lesspipe'可在以下位置找到... 由于/bin:/usr/bin不在PATH环境变量中，故无法找到该命令。
解决方法：检查 ~/.bashrc 文件，路径是否写对。
一定要记得关HBase和Hadoop，不然再次打开时就会报错！
在HBase shell中出现error: KeeperErrorCode = NoNode for /hbase/master
参考：https://blog.csdn.net/shijinxin3907837/article/details/101544390
解决方法：在没有重要文件得情况下，删除tmp文件夹，重新初始化
实验代码：
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
public class hbase_insert {
//三个静态成员对象
public static Configuration configuration;//管理HBase的配置信息
public static Connection connection;//管理HBase的连接
public static Admin admin; //管理HBase数据库的表信息
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
configuration = HBaseConfiguration.create();//使用默认的HBase配置文件创建configuration configuration.set("hbase.rootdir","hdfs://localhost:9000/hbase");//连接hbase
try{
connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
admin = connection.getAdmin();
}catch (IOException e){
e.printStackTrace();
}
try {//插入的信息
insertRow("student","scofield","score","English","45");
insertRow("student","scofield","score","Math","89");
insertRow("student","scofield","score","Computer","100");
} catch (IOException e) {//异常处理
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
close();
}
public static void insertRow(String tableName,String rowKey,String colFamily,
String col,String val) throws IOException {
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
Put put = new Put(rowKey.getBytes());
put.addColumn(colFamily.getBytes(), col.getBytes(), val.getBytes());
table.put(put);
table.close();
}
//关闭连接
public static void close(){
try{
if(admin != null){
admin.close();
}
if(null != connection){
connection.close();
}
}catch (IOException e){
e.printStackTrace();
}
}
}实验结果：
参考：大数据——四种数据库(MySQL,HBase,MongoDB,Redis)操作实例总结https://blog.csdn.net/weixin_43042683/article/details/106230370
先开Hadoop→HBase（最不方便的是中途你最好不要写错一个字，不然很容易报错）→先关HBase→Hadoop
① 用Hbase Shell模式设计student学生表格，用scan指令浏览表的相关信息
②查询 zhangsan 的Computer成绩
③修改 lisi 的Math成绩，改为95
④用Hbase API编程，添加数据：English:45 Math:89 Computer:100
⑤获取 scofield 的English成绩信息
实验四 MapReduce编程
一、实验目的
1. 理解Hadoop中MapReduce模块的处理逻辑
2. 熟悉MapReduce编程
二、实验平台
操作系统：Linux
工具：Eclipse或者Intellij Idea等Java IDE
三、实验内容和要求
2020年出的教程：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2481-2/
1. 在电脑上新建文件夹input，并input文件夹中创建三个文本文件：file1.txt,file2.txt,file3.txt
三个文本文件的内容分别是：
file1.txt: hello dblab world
file2.txt: hello dblab hadoop
file3.txt: hello mapreduce
2. 启动hadoop伪分布式，将input文件夹上传到HDFS上
3. 编写mapreduce程序，实现单词出现次数统计。统计结果保存到hdfs的output文件夹。
4. 获取统计结果（给出截图或相关结果数据）
实验代码：
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class WordCount {
public WordCount() {
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = (new GenericOptionsParser(conf, args)).getRemainingArgs();
if(otherArgs.length < 2) {
System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");
System.exit(2);
}
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(WordCount.TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
for(int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
}
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
}
public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public TokenizerMapper() {
}
public void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while(itr.hasMoreTokens()) {
this.word.set(itr.nextToken());
context.write(this.word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public IntSumReducer() {
}
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
IntWritable val;
for(Iterator i$ = values.iterator(); i$.hasNext(); sum += val.get()) {
val = (IntWritable)i$.next();
}
this.result.set(sum);
context.write(key, this.result);
}
}
}实验结果：
①编写mapreduce程序，实现单词出现次数统计。
②在电脑上新建文件夹input，并input文件夹中创建三个文本文件：file1.txt,file2.txt,file3.txt，启动hadoop伪分布式，将input文件夹上传到HDFS上
③统计结果保存到hdfs的output文件夹。
